Pemelajaran mesin: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
k Bot: Penggantian teks otomatis (-Syaraf, +Saraf, -syaraf, +saraf) |
k Bot: Penggantian teks otomatis (-algoritma; +algoritme) |
||
Baris 1:
{{refimprove|date=November 2013}}
'''Pembelajaran mesin''', cabang dari [[kecerdasan buatan]], adalah disiplin ilmu yang mencakup perancangan dan pengembangan [[
== Definisi ==
Baris 11:
[[Penggalian data]] (''data mining'') adalah sebuah proses untuk menemukan pengetahuan, ketertarikan, dan pola baru dalam bentuk model yang deskriptif, dapat dimengerti, dan prediktif dari data dalam skala besar <ref>M. J. Zaki, W. Meira Jr., ''Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms'', Cambridge University Press, 2014.</ref>. Dengan kata lain ''data mining'' merupakan ekstraksi atau penggalian pengetahuan yang diinginkan dari data dalam jumlah yang sangat besar <ref>J. Han, M. Kamber, ''Data Mining: Concepts and Techniques'', Morgan Kaufmann, 2006.</ref>.
Dari definisi diatas dapat disimpulkan bahwa pada pembelajaran mesin berkaitan dengan studi, desain dan pengembangan dari suatu
== Tipe
[[
* [[Pembelajaran terarah]] (''supervised learning'') membuat fungsi yang memetakan masukan ke keluaran yang dikehendaki, misalnya pada pengelompokan (klasifikasi).
:Merupakan
:Salah satu contoh yang paling sederhana adalah terdapat sekumpulan contoh masukan berupa umur seseorang dan contoh keluaran yang berupa tinggi badan orang tersebut.
* [[Pembelajaran tak terarah]] (''unsupervised learning'') memodelkan himpunan masukan, seperti penggolongan (''clustering'').
:
:Contoh ''unsupervised learning'' dalam dunia nyata misalnya seorang supir taksi yang secara perlahan-lahan menciptakan konsep "macet" dan "tidak macet" tanpa pernah diberikan contoh oleh siapapun.<ref name=":0" />
* Pembelajaran semi terarah (''semi-supervised learning''), yakni tipe yang menggabungkan antara ''supervised'' dan ''unsupervised'' untuk menghasilkan suatu fungsi.
:
Misalnya sebuah sistem yang dapat menebak umur seseorang berdasarkan foto orang tersebut. Sistem tersebut membutuhkan beberapa contoh, misalnya yang didapatkan dengan mengambil foto seseorang dan menanyakan umurnya (pembelajaran terarah). Akan tetapi, pada kenyataannya beberapa orang sering kali berbohong tentang umur mereka sehingga menimbulkan ''noise'' pada data. Oleh karena itu, digunakan juga pembelajaran tak terarah agar dapat saling menutupi kelemahan masing-masing, yaitu ''noise'' pada data dan ketiadaan contoh masukan-keluaran <ref name=":0" />.
* Reinforcement learning: Tipe ini mengajarkan bagaimana cara bertindak untuk menghadapi suatu masalah, yang suatu tindakan itu mempunyai dampak.
Adalah sebuah
hadiah ‘''reward''’ yang dapat dicapai. Suatu hadiah didefinisikan sebuah tanggapan balik ‘''feedback''’ dari tindakan agen bahwa sesuatu baik terjadi <ref name=":0" />.Sebagai contoh, sangatlah sulit untuk memrogram sebuah agen untuk menerbangkan sebuah helikopter, tetapi dengan memberikan beberapa nilai negatif untuk menabrak, bergoyang-goyang, serta melenceng dari jalur tujuan perlahan-lahan agen tersebut dapat belajar menerbangkan helikopter dengan lebih baik <ref name=":0" />.
* Pembelajaran berkembang (''developmental learning algorithm'') adalah sebuah bidang yang bertujuan untuk mempelajari mekanisme pengembangan, arsiterktur, dan batasan yang memungkinkan dibuatnya metode pembelajaran yang berlaku seumur hidup, serta bersifat terbuka terhadap kemampuan dan pengetahuan untuk dipasangkan kepada mesin <ref>https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning</ref>.
* Transduction: Tipe ini hampir mirip dengan Supervised Learning, tapi tidak secara jelas untuk membangun suatu fungsi melainkan mencoba memprediksi output baru yang berdasarkan dari input baru, masukan pelatihan input dan output
* Learning to learn: Tipe ini menggunakan
== Contoh Pendekatan ==
=== ''Decision Tree ''/ Pohon keputusan ===
Pembelajaran pohon keputusan bisa dijadikan sebagai model prediktif yang dapat memetakan pengamatan sebuah pilihan ke kesimpulan target dari pilihan tersebut. Pohon keputusan memiliki pendekatan pemodelan prediksi menggunakan statistik, ''data mining'', dan pembelajaran mesin. Pada pohon keputusan ini ''node''-''node'' daunnya akan merepresentasikan label kelas, sedangkan cabangnya merepresentasikan kaitan dari fitur-fitur yang dapat menuntun menuju label kelas yang ada. Pembelajaran pohon keputusan merupakan representasi sederhana untuk contoh pengklasifikasian. Pembelajaran pohon keputusan merupakan salah satu teknik dari ''supervised learning''. Terdapat banyak
Sebagai contoh pohon keputusan dapat digunakan untuk penyaringan ''email''. Dengan memasukan fitur-fitur dari ''email'' yang telah ditentukan menjadi cabangnya, dan nantinya cabang-cabang tersebut memiliki daun yang dapat menentukan ''email'' tersebut masuk ke label yang mana yang telah tersedia.
=== ''Artificial Neural Network ''/ Jaringan Saraf Tiruan (JST) ===
JST adalah sebuah
=== ''Clustering ''/ Pengelompokan ===
Pengelompokan merupakan salah satu pembelajaran yang tergolong dalam pembelajaran yang tidak memerlukan contoh (''unsupervised learning''). Definisi sederhana dari pengelompokan adalah sebuah proses untuk mengorganisasikan objek menjadi beberapa kelompok yang memiliki anggota yang mirip dalam hal tertentu <ref>B. R. Jipkate, V. V. Gohokar, ''A Comparative Analysis of Fuzzy C-Means Clustering and K Means Clustering Algorithms'', International Journal of Computational Engineering Research, ISSN: 2250-3005.</ref>.
Sebagai contoh, para astronom harus melakukan pengelompokan untuk menentukan tipe dari bintang-bintang berdasarkan data spektrum dari ratusan ribu bintang sehingga pada akhirnya mendapatkan istilah seperti “''red giant''” dan “''white dwarf''” <ref name=":0" />.
Baris 58:
== Manfaat dan Contoh Implementasi ==
Pembelajaran mesin menjaganya agar tetap sederhana, sebuah
Aplikasi untuk pembelajaran mesin termasuk:
* Machine perception
| |||